Cours sur les Big Data

170 Cours

Uso de datos en las organizaciones del S.XXI

Utilisation des données dans les organisations du XXIe siècle Description : Ce cours vous fournit des outils pratiques pour comprendre l'utilisation des données dans différents types d'organisations et ainsi prendre des décisions éclairées en appliquant des pratiques d'assurance qualité, éthiques et avec une perspective inclusi.
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Enhancing Customer Insights with Generative AI

Améliorer les Perspectives des Clients avec l'IA Générative Ce cours court dote les professionnels du marketing, les analystes de données et les stratèges d'affaires de compétences pratiques pour analyser le comportement des clients, générer des perspectives exploitables et stimuler la croissance en utilisant les derniers outils d'IA et des étud.
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NoSQL: The Big Picture

Rejoignez-nous pour une exploration approfondie de NoSQL : La Grande Image. Cette présentation complète offre une compréhension approfondie de la technologie NoSQL, de son impact sur les entreprises, et fournit des lignes directrices pour une adoption réussie. Ce briefing exécutif examine la popularité des bases de données NoSQL, mettant en év.
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AWS Analytics - Athena Kinesis Redshift QuickSight Glue

Libérez le potentiel d'AWS Analytics avec notre cours complet couvrant des sujets clés tels que Athena, Kinesis, Redshift, QuickSight et Glue. Acquérez des connaissances sur les dernières tendances en Science des Données, développez des Data Lakes robustes et maîtrisez les techniques de Machine Learning. Notre cours est conçu pour les professi.
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人工智能教育应用

L'intelligence artificielle est considérée comme la technologie la plus susceptible d'apporter une nouvelle vague de révolution industrielle après la machine à vapeur, l'électricité et Internet. Le domaine de l'éducation est l'un des secteurs les plus profondément impactés par la technologie de l'intelligence artificielle. Que vous soyez étudi.
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数据科学导论

Les nouvelles technologies telles que le cloud computing, le big data, l'Internet des objets et l'intelligence artificielle ont profondément transformé notre compréhension des données, soulevant de nombreuses nouvelles questions pour lesquelles les théories traditionnelles n'ont pas encore de solutions. Chaque domaine a maintenant développé de no.
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工业互联网

1. Discipline du Cours Le cours « Internet Industriel » appartient à une discipline interdisciplinaire, couvrant plusieurs domaines professionnels : 0802 Génie mécanique, 0804 Science et technologie des instruments, 0808 Génie électrique, 0809 Science et technologie électroniques, 0810 Ingénierie de l'information et de la communication, 0811.
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人工智能

La structure du cours est divisée en trois parties, contenant huit chapitres, couvrant l'introduction à l'intelligence artificielle, le big data, l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur, la voix intelligente, le traitement du langage naturel, les robots intelligents ainsi que l'application éducative et la sécurité éthique. Le c.
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新技术引爆商业机会

Les 27-28 août, le Centre International MBA de XuetangX présente fièrement une conférence intitulée "Nouvelles Technologies Éclairant les Opportunités d'Affaires" par l'éducateur renommé et Expert du Conseil d'État pour Allocation Spéciale, le Professeur Chang Yaping de l'Université des Sciences et Technologies de Huazhong. La session présentera.
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Devenir un analyste de Big Data : un guide pas à pas

L'analyse de Big Data est un domaine relativement nouveau, mais très demandé sur le marché du travail. La demande pour les scientifiques de données est constamment croissante. Les Big Data sont des ensembles de données de très grande taille, qui se caractérisent également par leur diversité et leur taux de mise à jour élevé. Un analyste de Big Data est un spécialiste qui identifie et étudie les tendances dans les données à l'aide d'outils logiciels spéciaux.

Aperçu du Big Data et de l'IA

La génération et le partage de Big Data à travers les appareils se produisent dans presque toutes les sphères sociales. Le Big Data est utilisé par des géants tels que Google, Uber, IBM, Amazon pour optimiser l'expérience du client, réduire les risques de fraude et les menaces de sécurité des données. Les spécialistes du Big Data après les cours de Big Data et d'IA sont nécessaires dans : le marketing, la technologie de recherche, la vente au détail, les médias sociaux, les jeux, la personnalisation, la technologie de la parole, les institutions financières et les systèmes de recommandation.

Compétences que vous acquerrez

Il n'est pas nécessaire pour un analyste d'avoir un diplôme universitaire en technologie de l'information. Cependant, un analyste de données doit comprendre les processus d'entreprise, comprendre les statistiques, effectuer un apprentissage automatique et être capable de travailler avec des outils.

Types d'analyse de données :

Les tâches de l'analyste comprennent également des tâches sur l'intelligence d'entreprise (BI) et l'optimisation des processus de production. Un spécialiste doit connaître les méthodes d'analyse des processus d'entreprise : SWOT, ABC, IDEF, BPMN, MTP, PDCA, EPC et autres.

Compétences de base de l'analyste de données :

De plus, l'analyste peut utiliser Apache Storm, Apache Kinesis, Apache Spark Streaming.

Les spécialistes du Big Data doivent être capables de construire des modèles graphiques à l'aide de réseaux bayésiens et neuronaux, de regroupements et de types d'analyse. Un scientifique des données, un analyste de données ou un ingénieur de données doit être compétent pour travailler avec les Data Lakes, ainsi que pour la sécurité et la gouvernance des données. Devenir un expert vous aidera à développer chacune de ces compétences en profondeur.

Pourquoi apprendre le Big Data et l'IA ?

À l'ère de la transformation numérique, quand la quantité de données double tous les deux ans, l'art de les analyser et de les utiliser est devenu non seulement une compétence importante mais aussi un avantage concurrentiel clé. Dans les différents domaines, traditionnellement basés sur la connaissance et l'expérience, le cours sur le Big Data et l'apprentissage automatique ouvre de nouveaux horizons. Avec la capacité d'analyser les données en profondeur, nous avons un outil qui nous permet non seulement de répondre aux besoins éducatifs actuels, mais aussi de les prédire, en nous adaptant aux réalités changeantes plus rapidement que jamais.

Opportunités de carrière et rôles professionnels

Jetons un coup d'œil aux principaux rôles et postes liés au Big Data et à la science des données.

Scientifique des données

Un scientifique des données est un spécialiste qui analyse les données et développe l'apprentissage machine avec le Big Data pour résoudre les problèmes commerciaux. Les responsabilités clés comprennent :

Le scientifique des données doit avoir une solide connaissance des statistiques, de la programmation et de l'apprentissage machine.

Ingénieur des données

L'ingénieur des données est responsable de la construction et de la maintenance de l'infrastructure pour le traitement des données. Les responsabilités clés comprennent :

L'ingénieur des données joue un rôle clé pour garantir que les données sont disponibles et prêtes pour l'analyse.

Ingénieur Big Data

L'ingénieur Big Data développe et maintient les systèmes pour traiter de grandes quantités de données. Les responsabilités clés comprennent :

L'ingénieur Big Data doit avoir une connaissance approfondie de l'informatique distribuée et du Big Data.

Ingénieur en apprentissage automatique

L'ingénieur en apprentissage automatique se spécialise dans la conception et la mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique. Les responsabilités clés comprennent :

L'ingénieur en apprentissage automatique doit avoir une solide connaissance de l'apprentissage automatique et de la programmation.

Demande de l'industrie

Le Big Data et l'IA sont deux domaines en développement rapide qui jouent un rôle clé dans le monde d'aujourd'hui. Le Big Data fait référence au traitement et à l'analyse de grandes quantités de données qui ne peuvent être traitées avec des méthodes traditionnelles. La science des données, en revanche, implique l'utilisation de méthodes statistiques, d'apprentissage automatique et d'autres technologies pour extraire des connaissances et des informations à partir de données. Ces domaines sont d'une grande importance pour le commerce, la science et la technologie car ils permettent une prise de décision mieux informée et le développement de produits et services innovants!